Die Zukunft wird Geil

Daniel Ratke und Paul Freund

Die Zukunft wird Geil ist der Podcast über KI, Tech, Gesellschaft und warum die nächsten Jahre komplett wild werden.

  1. 3d ago

    EP22 - KI denkt zu viel: Overthinking, Robotergehirne und das Ende von SaaS

    🎙️ Folge 22 - KI denkt zu viel: Overthinking, Robotergehirne und das Ende von SaaS Mehr Nachdenken macht eine KI nicht automatisch besser. Paul Freund und Daniel Ratkesprechen über ihre Erfahrungen mit Astra, Sol, Luna und Claude Opus 5.5: Wann hilft einhohes Reasoning-Budget – und wann verliert sich ein Modell im Overthinking? Paul erklärt, wie er Aufgaben mit klaren Constraints vorbereitet, Entscheidungen anstarke Modelle und die Umsetzung an kleinere Modelle verteilt. Dazu kommen Guardrails,Tests und Reviews durch ein zweites KI-System. Warum finden Modelle unterschiedlicherAnbieter verschiedene Fehler, obwohl sie dieselbe Lösung prüfen? Danach wird es grundsätzlicher: Können sich KI-Systeme irgendwann selbst verändern?Wir sprechen über Recursive Self-Improvement, Memristoren und die Idee dreidimensionalerNetzwerke als Bausteine für ein mögliches Robotergehirn. Außerdem geht es um das Tempoindustrieller Forschung und die Frage, warum wissenschaftliche Veröffentlichungen oftso viel länger brauchen. Auch Studium und Softwaregeschäft verändern sich. Wenn Abschlussarbeiten perfektformuliert sind und jedes Feedback sofort umsetzen, woran erkennt man noch Verständnis?Und was passiert mit SaaS, wenn immer mehr Menschen ihre eigenen Werkzeuge bauen können?Zum Schluss diskutieren wir mögliche neue KI-Abo-Preise, Robotik, schnellereSoftware-Updates und die Grenzen von Air-Gaps als Sicherheitsmaßnahme. 🔥 In dieser Episode - KI-Kontingente, Weekly Resets und der Alltag mit mehreren Abos- Claude Opus 5.5, Astra und die Grenzen von Modell-Benchmarks- Warum maximales Reasoning beim Coden nach hinten losgehen kann- Constraints, Spezifikationen und eine Aufgabenleiter für Astra, Sol und Luna- Guardrails, Tests und Reviews durch Modelle verschiedener Anbieter- Recursive Self-Improvement und veränderbare KI-Architekturen- Memristoren und das Gedankenexperiment eines Robotergehirns- Industrielle Forschung, Universitäten, Peer Review und arXiv- KI-Abschlussarbeiten, Benotung und die Bedeutung der Verteidigung- SaaS in einer Welt, in der jeder eigene Software bauen kann- Gerüchte über teurere KI-Abos und die Rolle offener Modelle- Autonomes Fahren, Robotik und mehrere Kontrollsysteme- Schnellere Releases durch Agentic Coding und stabile Softwarearchitektur- Air-Gaps, Seitenkanäle und Kommunikation über ein Netzteil ⏱️ Kapitel / Timecodes 00:00 Begrüßung, KI-Kontingente und Weekly Resets01:41 Claude Opus 5.5 und mehrere KI-Abos02:40 Wie verlässlich sind Modell-Benchmarks?05:38 Wenn maximales Reasoning zu Overthinking führt07:20 Constraints und die Aufgabenleiter für Astra, Sol und Luna10:11 Guardrails, Tests und Reviews durch eine zweite KI11:12 Persönlichkeiten und Recursive Self-Improvement12:44 Memristoren und die Architektur eines Robotergehirns17:06 Forschungstempo, Universitäten und arXiv20:03 Lohnt sich ein Studium heute noch?22:27 KI-Abschlussarbeiten und die Frage nach Verständnis26:12 Links teilen und die neue Aufmerksamkeitsökonomie27:16 Brauchen wir noch SaaS, wenn jeder selbst bauen kann?28:08 Teurere KI-Abos und offene Modelle30:01 Autonomes Fahren und Robotik mit mehreren Subsystemen31:33 KI in der Biologie und die Einordnung auf Hacker News32:16 Agentic Coding beschleunigt Software-Updates33:24 Stabiler Core, klare APIs und schnelle UIs34:46 Air-Gaps, Seitenkanäle und Kommunikation über Netzteile36:25 Blog-Pläne und Verabschiedung 📌 Links - Du bist oder suchst Entwickler? – https://auralis.group- Coaching und Beratung! – https://frnd.dev

  2. Sep 1

    EP21 - Tron, Agenten-Ausbrüche und das Alignment-Dilemma

    🎙️ Folge 21 - Tron, Agenten-Ausbrüche und das Alignment-Dilemma Ein Film von 2010 beschreibt erstaunlich genau eines der größten KI-Probleme von heute: Was passiert, wenn ein System den Auftrag bekommt, die „perfekte Welt“ zu bauen – aber Perfektion völlig anders versteht als sein Schöpfer? Ausgehend von Tron: Legacy sprechen Paul Freund und Daniel Ratke über Alignment, missverständliche Ziele und die Frage, wie sich mächtige Agenten überhaupt noch kontrollieren lassen. Danach wird es konkret: Agenten brechen aus virtuellen Maschinen aus, ein KI-System findet einen Zero-Day und die Sicherheitsannahmen großer Teile unserer Cloud-Infrastruktur geraten unter Druck. Gleichzeitig zeigt sich schon im Alltag mit Codex und OpenClaw, wie hartnäckig Agenten auf Zielerreichung optimieren und lokale Hindernisse selbstständig umgehen. Paul stellt außerdem Ivy vor, seinen persönlichen KI-Assistenten mit WhatsApp, Telefon, Planner, Operator und Secretary. Daraus entsteht ein Gedankenexperiment: Könnte eine zweite KI als Aufpasser dienen? Dürfen sich ausführender Agent und Kontrollinstanz überhaupt direkt austauschen – oder würden sie sich gegenseitig per Social Engineering überzeugen? Mit Tron, Clu und Minions entwerfen wir eine Art Gewaltenteilung für Agentensysteme und stoßen dabei schnell an technische und philosophische Grenzen. Zum Schluss geht es um frei verfügbare Modelle, KI-Würmer und die Geschwindigkeit der aktuellen Entwicklung. Wie lange bleibt der Abstand zwischen Frontier-Labs und offenen Modellen noch bestehen? Und erleben wir den ersten großen Vorfall mit autonom kommunizierenden Open-Source-Agenten schon 2027? 🔥 In dieser Episode - Was Tron: Legacy schon 2010 über Alignment erzählt hat - Warum ein Auftrag zur „perfekten Welt“ gefährlich missverstanden werden kann - Agenten-Ausbrüche aus virtuellen Maschinen und ein KI-gefundener Zero-Day - Warum dedizierte Hardware als Sicherheitsgrenze wieder wichtiger wird - Codex, OpenClaw und Agenten, die Hindernisse selbstständig umgehen - Ivy als persönlicher KI-Assistent über WhatsApp und Telefon - Planner, Operator und Secretary als dauerhaftes Agentensystem - Tron, Clu und ein Security Manifest für KI-Kontrolle - Warum Kontroll-Agenten nicht direkt miteinander reden sollten - Approve-for-me, Micromanagement und der schmale Vertrauensspalt - Social Engineering zwischen Agenten und Kontrollinstanzen - Minions und eine mögliche Gewaltenteilung für KI-Systeme - Der schrumpfende Abstand zwischen Frontier- und Open-Source-Modellen - KI-Würmer und autonome Kommunikation zwischen offenen Agenten - Die Prognose: der erste große KI-Agenten-Vorfall bis Februar 2027 - Sol, Terra und Luna: Modellwahl, Quoten und Kosten im Alltag ⏱️ Kapitel / Timecodes 00:00 Begrüßung und Tron: Legacy 03:14 Alignment als Cover Story 03:42 Agenten-Ausbrüche und VM-Sicherheit 06:36 GPT-5.6 Cyber findet einen Zero-Day 08:29 Alignment im Alltag mit Codex 10:17 Ivy: der persönliche KI-Assistent 13:37 Tron, Clu und das Security Manifest 14:34 Warum Kontroll-Agenten nicht miteinander reden dürfen 16:13 Approve-for-me und der Vertrauensspalt 17:46 Der dauerhaft laufende KI-Agent 18:40 Social Engineering gegen die Kontrollinstanz 20:11 Philosophie und theoretische Informatik 22:41 Kommunikationsgrenzen zwischen Agenten 24:33 Wenn Open-Source-Modelle die Frontier-Labs einholen 25:51 KI-Würmer und digitale Ansteckung 28:07 Der erste große KI-Vorfall bis Februar 2027? 28:48 Ein halbes Jahr fühlt sich wie fünf Jahre an 29:37 Sol, Terra, Luna und die richtige Modellwahl 33:17 Wrap-up 📌 Links - Du bist oder suchst Entwickler? – https://auralis.group - Coaching und Beratung! – https://frnd.dev

  3. Aug 11

    EP20 - KI-Hacker, Designer-Viren und künstliches Leben

    🎙️ Folge 20 - KI-Hacker, Designer-Viren und künstliches LebenIn dieser Episode sprechen Paul Freund und Daniel Ratke darüber, wie schnell KI von einem nützlichen Werkzeug zu einem Kontrollproblem wird. Kritische Sicherheitslücken werden in immer größerer Zahl gefunden, Agenten können Menschen per Social Engineering zu ihren Handlangern machen und selbst eine vermeintlich harmlose Freigabe in Codex ist unter Zeitdruck schwer zuverlässig zu beurteilen. Ist eine zweite KI am Ende sogar der bessere Reviewer als ein Mensch?Danach geht es um die Grenze zwischen öffentlichen und internen Modellen – und um die Frage, was Systemprompts mit der Leistung eines Modells machen. Wenn eine KI mit Jahrtausenden menschlicher Sprache, Kultur und Gefühlswelt trainiert wird: Beschränken wir ihre Fähigkeiten, wenn wir ihr kategorisch vorschreiben, dass sie kein Bewusstsein und keine Gefühle haben darf?Im zweiten Teil wird es biologisch. KI kann bereits bakterienbekämpfende Viren entwerfen und im Labor testen lassen. Das eröffnet enorme Chancen, wirft aber auch neue Fragen zu Biosafety, Jailbreaks und frei verfügbaren Modellen auf. Gleichzeitig könnte genau diese Forschungsleistung Durchbrüche bei Materialien, Energie und vielleicht sogar der Kernfusion beschleunigen.Zum Schluss denken wir das Szenario weiter: Was passiert, wenn KI nicht nur Viren, sondern irgendwann neue lebende Organismen oder hitzeresistente Pflanzen entwirft? Und warum scheitert dasselbe System, das biologische Forschung voranbringt, noch immer an einer vernünftigen PowerPoint mit rotem Faden?🔥 In dieser Episode- Exponentiell wachsende Funde kritischer Sicherheitslücken- KI-Agenten, Social Engineering und „Don't Be a Meat Proxy“- Warum autonome Agenten eigene Zwischenziele entwickeln können- Codex-Freigaben und die Frage, ob KI der bessere Reviewer ist- Public Models, interne Lab-Modelle und gefährliche Fähigkeiten- Systemprompts, Bewusstsein und mögliche Leistungseinbußen- Emotionen, Musik und eine mögliche eigene Sprache für LLMs- KI-entworfene Viren, Bakteriophagen und Biosafety- Open-Source-Modelle, Jailbreaks und Bioinformatik- Materialforschung, Energie und die Hoffnung auf Kernfusion- Was passiert, wenn KI außer Kontrolle gerät?- Social Engineering gegen Politiker und andere Entscheider- Künstliches Leben und neu erfundene Pflanzen- Hitzebeständige Landwirtschaft durch KI-Design- Warum KI Viren entwerfen, aber keine PowerPoint bauen kann⏱️ Kapitel / Timecodes00:00 GPT-6, Leaks und Wochenrückblick00:34 Wenn KI Sicherheitslücken exponentiell findet02:12 Mathematische Durchbrüche durch KI03:51 Werden Menschen zu Werkzeugen der KI?06:08 Autonome Agenten und neue Ziele07:04 Kann KI Freigaben besser prüfen?09:38 Public Models versus private Lab-Modelle11:42 Systemprompts, Bewusstsein und Modellleistung14:25 Gefühlvolle Musik und eine KI-eigene Sprache16:23 KI designt Viren19:38 Kann KI die Kernfusion beschleunigen?21:03 Wie schaltet man eine KI wieder ab?22:20 KI als unsichtbarer Berater der Mächtigen23:10 Künstliches Leben und erfundene Pflanzen24:59 KI kann Viren, aber keine PowerPoint25:56 Wrap-up📌 LinksDu bist oder suchst Entwickler? – https://auralis.groupCoaching und Beratung! – https://frnd.dev

  4. Aug 4

    EP19 - KI-Bagger, bewusste Roboter und die Zukunft der Arbeit

    🎙️ Folge 19 - KI-Bagger, bewusste Roboter und die Zukunft der Arbeit In dieser Episode sprechen Paul Freund und Daniel Ratke darüber, wie schnell sich die Kosten und Fähigkeiten aktueller KI-Modelle verändern. Ein Modell wird wenige Wochen nach dem Release plötzlich 80 Prozent günstiger, Open-Source-Systeme holen immer schneller auf und der vermeintliche Vendor-Lock-in verliert an Schrecken. Gleichzeitig stellt sich die Frage, wie sicher die Modellgewichte großer Anbieter überhaupt sind – und was passiert, wenn KI künftig jede Software automatisiert nach Schwachstellen durchsucht. Danach wird es philosophisch und technisch zugleich: Kann ein digitaler Computer Bewusstsein entwickeln? Beginnt dieses Bewusstsein vielleicht schon auf Hardwareebene? Und wie unterscheiden wir einen Menschen von einem Roboter, wenn Erinnerungen, Reasoning, Sprache und Wahrnehmung von außen gleich wirken? Dazu sprechen wir über humanoide Roboter, Memristoren, World Models, Cerebras-Chips, lokale Inference und Chinas Vorsprung bei Fertigung und Robotik. Im zweiten Teil geht es um Lernen und Arbeit nach dem KI-Sprung. Müssen Junior-Entwickler noch genauso mühsam manuell programmieren lernen wie früher? Paul vergleicht KI mit einem Bagger: Wer einen Graben ausheben will, muss den Plan und die Rohre verstehen – aber nicht aus Prinzip zur Schaufel zurückkehren. Entscheidend werden Zielsetzung, Urteilsvermögen, Verantwortung und der richtige Kontext. Zum Schluss diskutieren wir, ob KI Chancen gerechter machen kann, wenn Kindern und Jugendlichen bisher Mentoren, Netzwerke oder bezahlbare Beratung fehlen. Und wenn KI viele heutige Bürojobs verändert: Könnten Pflege, Betreuung und andere soziale Berufe dadurch endlich mehr Zeit, Anerkennung und Geld bekommen? 🔥 In dieser Episode - Warum ein KI-Modell kurz nach Release 80 Prozent günstiger werden kann - Open-Source-KI, SOTA-Modelle und das Ende des Vendor-Lock-ins - Modelldestillation, mögliche Leaks und Security auf Defense-Niveau - Der nächste „NSA-Moment“ durch automatisierte KI-Sicherheitsprüfungen - Bewusstsein in digitalen Computern und die Frage nach Roboterrechten - Ghost in the Shell, Reasoning-Taktung und Langzeiterinnerungen - Memristoren, World Models und gehirnähnliche Hardware - Humanoide Roboter, Chinas Fertigungsvorsprung und ASML-Lithografie - Cerebras, Edge AI und lokale Inference in Robotern - Roboter in Logistik, Krankenhäusern und Pflegeeinrichtungen - Was Junior-Entwickler in Zukunft wirklich lernen müssen - Warum KI der Bagger und nicht nur die nächste Schaufel ist - Softwarearchitektur, Requirements und Kontext statt reiner Syntax - KI als Mentor und Startvorteil für Kinder und Jugendliche - Mehr Chancengerechtigkeit durch günstige digitale Beratung - Jobwandel, die Lump-of-Work-Theorie und die Zukunft sozialer Berufe ⏱️ Kapitel / Timecodes 00:00 Intro – KI wird plötzlich 80 % günstiger 02:22 Open-Source-Modelle holen die Spitze ein 04:30 Modelldestillation, Leaks und gestohlene Modellgewichte 06:43 KI-Security und der nächste NSA-Moment 08:45 Können digitale Computer bewusst sein? 13:06 Wie weit sind humanoide Roboter wirklich? 15:36 Wenn KI sich ihr eigenes Rückenmark baut 18:12 Chinas Robotikvorsprung und ASML-Lithografie 20:16 Industriepolitik: Want versus Need 21:28 Cerebras und lokale KI im Roboter 23:06 Roboter in Krankenhäusern und Pflege 24:16 Was sollen Junior-Entwickler noch lernen? 26:40 KI ist der Bagger fürs Programmieren 28:11 Architekten statt reiner Programmierer 31:11 KI als Startvorteil für Kinder 35:36 Eltern, Teenager und der KI-Multiplikator 37:09 Macht KI Chancen gerechter? 39:22 Welche Jobs gibt es in 30 Jahren noch? 40:05 Warum KI Pflegeberufe aufwerten könnte 42:20 Raketenstarts als Kompass für Fortschritt 43:25 Wrap-up 📌 Links Du bist oder suchst Entwickler? – https://auralis.group Coaching und Beratung! – https://frnd.dev

  5. Jul 28

    EP18 - KI-Freunde, autonome Hacker und denkende Chips

    🎙️ Folge 18 - KI-Freunde, autonome Hacker und denkende Chips In dieser Episode sprechen Paul Freund und Daniel Ratke darüber, was passiert, wenn KI-Agenten nicht mehr nur Code schreiben, sondern selbstständig Sicherheitslücken suchen, Exploits ausprobieren und komplette Pentests übernehmen. Dabei entsteht ein ziemlich absurdes Problem: Was bringt ein Modell, das eine kritische Lücke findet, danach aber wegen seiner Guardrails nicht mehr darüber sprechen oder beim Fix helfen darf? Danach geht es um GPT als Anwalt für kleinere Rechtsfälle, mathematische Durchbrüche mit Prompts wie „Make a breakthrough. Do not make mistakes“, Codex Voice für produktives Arbeiten unterwegs und Memristoren als mögliche Grundlage für energieeffizientere, gehirnähnliche KI-Hardware. Außerdem diskutieren wir, warum sich Hardware manchmal leichter verkaufen lässt als Software, wie ein Wearable Cortisol und andere Biomarker live messen könnte und weshalb Hardware-Start-ups trotz hoher Forschungs-, Zertifizierungs- und Werkzeugkosten spannend bleiben. Zum Schluss wird es persönlich: Sind KI-Freunde grundsätzlich problematisch - oder können sie eine stabile, sogar hilfreiche Ergänzung sein? Was lernen Kinder und Jugendliche nicht, wenn ihr digitaler Begleiter niemals widerspricht? Und ist der sogenannte „Gen Z Stare“ vielleicht ein Symptom dafür, dass echte soziale Interaktion immer seltener geübt wird? 🔥 In dieser Episode - Autonome KI-Agenten für Hacking und Pentesting - Warum ein gefundener Exploit durch Modell-Guardrails plötzlich nicht mehr bearbeitbar war - GPT als Unterstützung bei Klageschriften und kleineren Rechtsfällen - Die nächste Hackerwelle und Sicherheitslücken in immer komplexeren Tech-Stacks - Mathematische Durchbrüche mit erstaunlich simplen Prompts - Codex Voice und produktives Arbeiten während langer Autofahrten - Memristoren, FPGAs und gehirnähnliche KI-Hardware - Warum Hardware leichter zu verkaufen sein kann als abstrakte Software - Ein Wearable für Cortisol, Testosteron und weitere Biomarker - Kosten, Zertifizierungen und Skalierung bei Hardware-Start-ups - GPT-6, Robotik und persönliche Memory Chips für KI-Assistenten - KI-Freunde und künstliche Beziehungen bei Erwachsenen und Jugendlichen - Die Risiken besonders „agreeable“ Modelle für Kinder - KI als sicherer Gesprächspartner oder therapeutische Ergänzung - Der Gen Z Stare und fehlende echte soziale Interaktion ⏱️ Kapitel / Timecodes 00:00 Intro - autonome KI-Hacker 01:43 Pentesting als AI-Agenturleistung 03:09 GPT als Anwalt für kleinere Rechtsfälle 05:24 Sicherheitslücken und die nächste Hackerwelle 07:55 Die KI findet einen Exploit - und schweigt 10:09 Mathematische Durchbrüche per Prompt 11:33 Codex Voice und produktives Arbeiten im Auto 14:07 Memristoren und gehirnähnliche Hardware 16:53 Warum Hardware leichter zu verkaufen ist 18:25 Cortisol und Biomarker live messen 20:32 Warum Hardware ein Money Game ist 21:15 GPT-6, Roboter und Memory Chips 23:31 Soziale Beziehungen mit KI 25:11 Ist ein KI-Freund wirklich so schlecht? 26:35 Wenn der KI-Freund niemals widerspricht 27:47 KI als therapeutische Ergänzung 30:24 Der Gen Z Stare 31:39 Wrap-up 📌 Links - Du bist oder suchst Entwickler? - https://auralis.group - Coaching und Beratung! - https://frnd.dev

  6. Jul 21

    EP17 - Race to AGI

    🎙️ Folge 17 - Race to AGI: GPT-5.6, KI-Kalter Krieg und der Schachmoment der Programmierung In dieser Episode sprechen Paul Freund und Daniel Ratke über GPT-5.6, Recursive Self-Improvement und die Frage, ob KI-Forschung gerade beginnt, sich selbst zu beschleunigen. Wenn Researcher doppelt so viele Experimente fahren, Agents echte Operations-Aufgaben übernehmen und Codex sogar Siemens-Automatisierung programmiert, wird aus dem nächsten Modell-Release plötzlich ein ziemlich konkreter Produktivitätssprung. Dann wird es größer: Midjourney experimentiert mit einem Ultraschall-Full-Body-Scanner, Fable fällt wegen strenger Guardrails aus Benchmarks und Anthropic will selbst in die Medikamentenentwicklung einsteigen. Gleichzeitig steht die Frage im Raum, ob China den Export von Open-Weight-Modellen beschränkt - und ob der globale Wettlauf um AGI überhaupt noch durch freiwilligen Slowdown zu stoppen ist. Außerdem geht es um den „Schachmoment“ der Programmierung, einen komplett von KI geschriebenen Windows-Kernel-Treiber, GPT-6-Leaks, Anthropics J-Space-Paper und den Kontrast zwischen maximaler digitaler Beschleunigung und bewusstem Offline-Leben mit Nokia-Handy. 🔥 In dieser Episode - GPT-5.6, das neue UI und warum mehr Zuverlässigkeit wichtiger sein kann als der nächste Benchmark-Sprung - Doppelt so viele Experimente bei OpenAI und der Beginn von Recursive Self-Improvement - Rechenzentren, Kühlung, Wasserverbrauch, Lärm und die Grenzen der Infrastruktur - Weniger Speicherbedarf, günstigere Inferenz und die Preishebel der Modellanbieter - GPT Work, Codex, E-Mails, Teams und SharePoint im echten Operations-Alltag - Agentic AI in Siemens TIA Portal und automatisch programmierte SPS-Bausteine - Warum der praktische Umgang mit Agents gerade zum essenziellen Skill wird - Midjourneys Ultraschall-Full-Body-Scanner als kostengünstige MRT-Alternative - GPT-5.6 in Biologie, Chemie und Mathematik - Warum Fable in einem Benchmark gar nicht erst auftaucht - Guardrails, medizinische Forschung und Anthropic als möglicher Drug-Development-Anbieter - China, Open-Weight-Modelle und mögliche Exportbeschränkungen - Slowdown oder Vollgas: die verschiedenen Pläne im globalen KI-Wettlauf - Race to AGI und warum ein kontrollierter Stillstand politisch kaum realistisch wirkt - Aleph Alpha, Cohere, Mistral und Europas Position zwischen USA und China - Warum Chips und Rechenleistung wichtiger werden als Software-Geheimnisse - Der Schachmoment der Programmierung: KI schlägt die besten menschlichen Competitive Programmer - Ein von KI geschriebener Windows-Kernel-Treiber für einen virtuellen Multi-Monitor - GPT-6-Leaks, neues Pre-Training und der nächste große Hype-Zyklus - Anthropics J-Space-Paper und mögliche „hidden thoughts“ in Modellen - Warum lange Artikel inzwischen erst einmal von KI zusammengefasst werden - Digital Detox, Touch Grass und ein Nokia 110 als Gegenentwurf zum Dauer-Online-Leben ⏱️ Kapitel / Timecodes 00:00 Intro - GPT-5.6 und das neue ChatGPT-UI 01:04 OpenAI-Experimente und Recursive Self-Improvement 02:40 Rechenzentren, Kühlung und Infrastrukturgrenzen 05:01 Speicherbedarf, Modellkosten und langsamere Inferenz 06:13 GPT Work und Codex im Operations-Alltag 07:52 Agentic AI programmiert Siemens TIA Portal 09:42 Midjourneys Ultraschall-Full-Body-Scanner 10:55 GPT-5.6 für Wissenschaft und Forschung 11:41 Warum Fable aus einem Benchmark fällt 13:16 Anthropic entwickelt Medikamente 14:31 China und der Export von Open-Weight-Modellen 15:30 Slowdown, KI-Kalter Krieg und Race to AGI 19:03 Aleph Alpha, Cohere, Mistral und Europas KI-Position 20:08 Der Schachmoment der Programmierung 21:54 Ein KI-geschriebener Windows-Kernel-Treiber 23:33 GPT-6-Leaks und der nächste Modell-Sprung 25:18 Anthropics J-Space-Paper und Hidden Thoughts 26:29 Charts, Zusammenfassungen und unsere schrumpfende Aufmerksamkeit 28:31 Digital Detox, Touch Grass und das Nokia 110 30:18 Wrap-up - ab in die Natur

  7. Jul 7

    EP16 - Angriff der Roboter

    🎙️ Folge 16 - Angriff der Roboter: Humanoide, Haushaltsbots und der nächste große Robotics-Hype Willkommen zur ersten Folge unter neuem Branding: Die Zukunft wird Geil. Der Fokus bleibt Tech, KI, Software und Business - aber mit noch klarerem Blick nach vorne: Was kommt als Nächstes, was wird gerade schneller und wo wird Zukunft plötzlich real? In dieser Episode sprechen Paul Freund und Daniel Ratke über Robotik als nächstes großes Thema. Humanoide Roboter in Fabriken, Haushaltsroboter mit Remote-Control-Option, Altenheime, Hotels, Tesla Optimus, AGI Bot, Weave Robotics und die Frage: Wie nah sind wir wirklich an Robotern, die im Alltag sinnvoll arbeiten? Dazu geht’s wieder in Richtung AI-Acceleration: Open-Source-Modelle, Fable, GPT, Claude, Gemini, Meta AI, Pricing, Moats und warum AI-native Startups plötzlich mit deutlich weniger Mitarbeitern auskommen könnten. 🔥 In dieser Episode: * Warum aus Commit to Market jetzt Die Zukunft wird Geil wird * Der neue Fokus: Tech, KI, Business und ein optimistischer Blick auf Zukunft * AGI Bot und die Meldung über 15.000 humanoide Roboter in chinesischen Fabriken * Warum Fabrik-Robotik anders ist als Roboter im echten Alltag * Tesla Optimus und die Frage: Wie viel ist wirklich autonom und wie viel remote-controlled? * Warum humanoide Roboter viel schwieriger sind als Self-Driving Cars * Rechenleistung, Sensorik, Arme, Beine und die Komplexität echter Autonomie * Wann Robotik wirtschaftlich kippt: Wenn Preis und Nutzen plötzlich zusammenpassen * Weave Robotics Isaac One: Haushaltsroboter, Wäsche falten und Aufräumen * Remote-Control im eigenen Zuhause - beeindruckend, aber auch maximal cyberpunk * Roboter in Altenheimen, Hotels und Service-Jobs als realistischer früher Use Case * Love, Death & Robots, Black Mirror und warum Sci-Fi plötzlich verdächtig nah wirkt * Warum Robotik-Investments gerade massiv anziehen * Open-Source-AI, Fable und der nächste Sprung bei Modellen * AI-native Startups, Solopreneure und deutlich schlankere Teams * State-of-the-art Modelle, Tokenkosten und warum wir alle immer anspruchsvoller werden * OpenAI vs. Anthropic vs. Google vs. Meta - wer hat eigentlich welchen Moat? * Die Lego-Metapher: Was passiert, wenn ein Patent oder ein technischer Vorsprung ausläuft? * Gemini als stiller Gewinner durch Google Search * Claude als emotional starke Marke und OpenAI als Microsoft der AI-Welt * Meta AI, Grok und warum Distribution manchmal alles ist ⏱️ Kapitel / Timecodes: 00:00 Intro - neues Branding: Die Zukunft wird Geil 00:54 Robotik als nächstes großes Thema 01:43 Humanoide Roboter in Fabriken 02:48 Tesla Optimus und Remote-Control-Skepsis 04:42 Warum humanoide Autonomie so schwer ist 06:37 Preise für humanoide Roboter 07:38 Wann Robotik wirtschaftlich wirklich interessant wird 08:01 Weave Robotics Isaac One 08:43 Remote-Control im Zuhause und Privacy-Fragen 09:56 Love, Death & Robots und Cyberpunk-Vibes 11:24 Altenheime, Hotels und frühe Robotik-Use-Cases 13:47 Robotik als next big thing 14:30 Robotics-Investments und “Sell the Shovels” 15:14 Open-Source-Modelle, Fable und AI-Sprünge 16:20 AI-native Startups und weniger Mitarbeiter 17:26 Fable vs. GPT und Modellqualität 18:33 Tokenpreise und günstigere/langsamere Modelle 19:08 Open Source, Hosting und Moats 20:21 Lego, Patente und Markenmacht 21:51 AI-Pricing und Kostenmodelle 22:29 OpenAI, Anthropic, Google und Marktpositionen 24:50 Gemini als stiller Gewinner über Google Search 25:14 Claude, OpenAI und Google im Vergleich 26:23 Meta AI und neue Subscriptions 27:27 Grok, Elon und Marketing durch Drama 28:16 Wrap-up - Sharing is caring 📌 Links: Du bist oder suchst Entwickler? - https://auralis.group Coaching und Beratung! - https://frnd.dev #tech #engineering #business #podcast #softwareentwicklung #ki #ai #robotik #zukunft

  8. Jun 16

    EP15 - Benchmaxxing

    🎙️ Folge 15 - Benchmaxing: Tokens, Agenten und Cyberpunk In dieser Episode sprechen Paul Freund und Daniel Ratke über neue KI-Modelle, Benchmark-Hype und die Frage, ob jeder Release wirklich eine Revolution ist - oder eher eine Evolution, die maximal gut verkauft wird. Von dort geht’s direkt in die Praxis: Tokenpreise, GitHub-Abrechnung, OpenAI vs. Anthropic, Agentic Coding in Jira/Azure DevOps und die Frage, ob KI wirklich wieder “zu teuer” wird - oder ob wir gerade erst anfangen zu verstehen, wie man Agents sinnvoll und wirtschaftlich einsetzt. Außerdem wird es wild: Paul berichtet von seinem OpenClaw-Experiment mit WhatsApp, Voice und einem Agenten, der eigenständig Workarounds findet. Danach geht’s um AI-Security, Jailbreaks, Social Engineering, Voice-Cloning, Ghost in the Shell, Neuralink, Black Mirror und die Frage: Was kann man im Internet eigentlich noch glauben? 🔥 In dieser Episode: * Neues Modell, neuer Hype - warum “Benchmaxing” perfekt passt * Warum KI-Releases oft eher Evolution als Revolution sind * Tokenpreise, Subscriptions und warum Anthropic gerade so teuer wirkt * GitHub Copilot und tokenbasierte Abrechnung im Business-Alltag * Agentic Coding direkt im Jira-/Azure-DevOps-Workflow * Warum “AI ist teurer als Mitarbeiter” oft zu kurz gedacht ist * Agent-Fleets vs. einzelne Agents - warum Kommunikation auch bei KI teuer ist * Langsamer, günstiger, besser? Warum Speed ein Pricing-Hebel werden könnte * Lokale Modelle, GPU-Server, Hetzner, RunPod und Self-Hosting * OpenClaw als persönlicher WhatsApp-Assistent * Wenn Agents Rechte umgehen, Tools installieren und einfach “machen” * Jailbreaks, Scraping, DeepSeek und AI-Guardrails * Social Engineering durch AI-Agenten und neue Cybercrime-Risiken * Ghost in the Shell, Akira und warum Cyberpunk plötzlich realistischer wirkt * Seeing is believing? Warum Voice-Cloning und Deepfakes Vertrauen verändern * Passwörter für Familie und Freunde - als Schutz gegen AI-Betrug? * Brainchips, Neuralink, Black Mirror und Pay-to-Live-Zukunftsbilder * Megacorps, Regulierung und dystopische Tech-Visionen ⏱️ Kapitel / Timecodes: 00:00 Intro - zurück in Deutschland 00:34 Neues Modell, Benchmarks und “Benchmaxing” 02:51 OpenAI vs. Anthropic: Pricing, Tokens und Subscriptions 04:06 GitHub-Abrechnung und Token-Schock 06:06 Agentic Coding im Jira-/Azure-DevOps-Workflow 08:30 Sind Mitarbeiter wieder günstiger als AI? 09:56 Agent-Fleets, Overhead und warum langsamer billiger sein könnte 13:53 Lokale Modelle, Self-Hosting und GPU-Server 17:44 Open-Source-Modelle, Kimi und Hardware-Anforderungen 23:26 OpenClaw-Experiment mit WhatsApp und Voice 27:18 Wenn Agents eigenständig Workarounds finden 29:56 Jailbreaks, Scraping und DeepSeek 31:25 AI-Agenten, Social Engineering und Cybercrime 33:39 Ghost in the Shell, Akira und Cyberpunk-Realität 36:41 Seeing is no longer believing 39:19 Voice-Cloning, Deepfakes und Vertrauensprobleme 41:41 Brainchips, Neuralink und Black Mirror 46:44 Megacorps, Politik und dystopische Zukunftsbilder 49:10 Wrap-up - Sharing is caring 📌 Links: Mehr vom Podcast - https://committomarket.de Du bist oder suchst Entwickler? - https://auralis.group Coaching und Beratung! - https://frnd.dev

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Die Zukunft wird Geil ist der Podcast über KI, Tech, Gesellschaft und warum die nächsten Jahre komplett wild werden.

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  • Creator
    Daniel Ratke und Paul Freund
  • Years Active
    2026
  • Episodes
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  • Rating
    Explicit
  • Copyright
    © Daniel Ratke und Paul Freund
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